陆战Agent学习机理模型研究

陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素，学习是陆战Agent适应复杂动态陆战环境的重要能力，如何构建符合陆军作战特点的陆战Agent学习机理模型，是陆军作战复杂系统ABMS必须要解决的关键问题之一。通过陆战Agent基于效果学习本质特征和强化学习算法的分析，结合陆战Agent通信和指挥控制的特点，提出了基于知识共享的陆战Agent PS强化学习机理模型。与一般强化学习模型相比，该模型既能解决感知混淆和学习一致性的问题，又能节省存储空间，提高运行效率，还可实现不同形式的知识共享，增强陆战Agent系统的整体学习和完成作战任务的能力。